AI 推動可持續結構的建造

武漢理工大學 孫明清 編譯自 Benjamin Skuse. Physics World，2026，（4）：30

本文選自《物理》2026年第5期

混凝土塑造了我們周圍的世界，但混凝土也是最大的碳排放源之一。因此，如何通過物理學和AI來控制混凝土對氣候的影響是建造可持續結構的關鍵。

混凝土雖然外表不算美觀但作用巨大，它是地球上消耗量第二大的材料，僅次于水。人類每年大約使用300億噸混凝土，相當于每個月建造一座全新的紐約市。預計到2040年，其質量將超過地球上所有生物的總和。

混凝土由水泥、砂、碎石和水混合而成。這些材料易獲得且成本低，這正是混凝土能在全球普及的兩個主要原因。剛拌好的混凝土具有很好的流動性，可以被塑造成幾乎任何形狀，但一旦固化，它就如石頭般堅固耐用。更重要的是，它不會燃燒、腐爛或被動物啃食。這些因素使混凝土成為建造從宏偉的大壩到房屋結構等的理想材料。然而，它的巨量使用也帶來了同樣巨大的環境代價。如果把混凝土作為一個國家，它將成為僅次于美國和中國的第三大溫室氣體排放國。水泥的碳足跡(指直接或間接排放的溫室氣體總量)約占普通混凝土碳足跡的90%，混凝土最大的環境影響來自生產水泥過程中的加熱和化學反應。普通水泥熟料(水泥在研磨成粉之前的原始形態)的生產過程包括將石灰石在1450 ℃時分解為氧化鈣和二氧化碳，這一加熱過程需要消耗大量能量，并釋放大量的二氧化碳。

現場正在澆注的混凝土

過去幾十年世界各國為生產低碳混凝土付出了巨大的努力。自1990年以來，英國混凝土行業通過多種技術手段將其碳排放降低了53%以上。這一減排成果是通過燃料轉換、電力與運輸網絡脫碳以及碳捕獲技術等措施實現的，目前英國水泥生產所需熱量的50%以上是由廢棄物衍生燃料提供。然而，全球混凝土行業的龐大規模意味著仍需采取更多措施才能完全消除混凝土的碳影響。物理學尤其是AI能否助一臂之力呢？

低碳替代品

幾十年來，粉煤灰和高爐礦渣粉作為水泥替代品已經廣泛應用。粉煤灰為火力發電廠燃煤所產生的副產品，可以替代混凝土中約30%的水泥。高爐礦渣為煉鋼廠生產的副產品，可替代高達70%的水泥。然而，這些廢棄材料依賴于污染嚴重的、正逐漸被淘汰的燃煤發電廠和煉鋼高爐。因此，使用粉煤灰和高爐礦渣粉也并非長久之計。我們需要新的低碳材料，而物理學可以在這方面發揮作用。埃塞俄比亞德布雷塔博爾大學的Adanu博士與同事在2021年考察了用竹葉灰部分替代水泥的潛力，他們發現隨著竹葉灰含量增加，混凝土凝固時間延長，但竹葉灰替代水泥的5%—10%時，混凝土的強度、吸水率和硫酸鹽侵蝕性能都有所改善。再者，在混凝土中添加少量的鋼纖維或聚乙烯纖維等，可提高混凝土的延展性和抗裂性。這些微小纖維如同遍布在混凝土中的微型裂紋縫合線，使混凝土從脆性材料轉變為一種韌性好的復合材料。纖維增強還能顯著降低成本并減少碳足跡，這主要通過減少對傳統鋼筋的需求實現——50公斤的鋼纖維通常可以替代100公斤以上的鋼筋。

像Adanu博士這樣對當地材料進行試驗研究，幾千年來一直是推動建筑創新的動力。從新石器時代通過添加稻草增強土坯磚強度的做法，到羅馬人使用火山灰作為高質量膠凝材料建造羅馬萬神殿等混凝土建筑——這座建筑至今仍然屹立不倒，其直徑43.3 m的無筋混凝土穹頂仍是世界上最大的。但每次只測試一種材料是不夠的，采取更現代的、選材范圍更廣的方法以尋找水泥替代品是當務之急。為此，麻省理工學院的Mahjoubi和Olivetti領導的課題組最近挖掘了大量的水泥和混凝土文獻，以及一個包含超過一百萬種礦物樣本的數據庫，他們的研究證實了水泥替代材料的多樣性，包括眾所周知的粉煤灰和爐渣，以及竹葉、稻殼、甘蔗渣、木材、樹皮和棕櫚等的燃燒灰，建筑拆除廢棄物(陶瓷、磚塊、混凝土、廢玻璃)，城市生活垃圾焚燒灰，礦山尾礦(鐵礦石、銅、鋅)等。

建于公元126年的羅馬萬神殿的無筋混凝土穹頂

AI 的作用

目前還只有少數水泥替代材料用于預拌混凝土中，想讓建筑公司或混凝土承包商嘗試使用更多的、新的水泥替代材料并非易事。建筑公司或混凝土承包商一般已經根據工程項目的要求，采用傳統材料制定了混凝土配合比，而采用新材料配制的混凝土將與他們通常配制的混凝土有所不同，這將給施工現場的管理人員帶來挑戰，因為在確保現場施工過程順利高效的要求下，混凝土性能的可預測性至關重要。

英國物理學家Scheps 和Farrell 共同發起成立的Converge公司正致力于使人們建立對低碳水泥替代品的信任。他們使用各種各樣的傳感器在現場測試不同混凝土混合物的實時性能，現已創建了一個關于混凝土性能的數據庫。他們還開發了一個以物理原理為基礎的AI模型，能模擬不同成分之間的物理和化學反應，以高精度預測混凝土混合物在各種情況下的性能。該模型還可推薦成本較低的混凝土配比，而且隨著時間推移模型將變得更加精密復雜。當它開始能夠揭示驅動混凝土化學反應的、真正基于物理的基本規則時，AI模型將能預測全新的混凝土材料。這個AI模型已在英國和澳大利亞的若干項目中幫助工程師優化混凝土的配比，實現了從10%—44%的碳減排。

與Converge公司類似，美國的Concrete.ai公司根植于應用物理學原理來優化傳統材料和行業的愿景。具體來說，就是如何利用AI減少混凝土的碳足跡。該公司的混凝土數據庫包含了大量的混凝土配方和材料性能，經過這一數據庫的訓練，Concrete.ai公司的生成式AI模型可以創建數百萬種可能的混凝土配合比，以確定滿足特定應用的最佳混凝土配方。Concrete.ai的解決方案與ChatGPT或Gemini等通用模型之間的主要區別在于，通用大模型會重復它們所訓練的內容并可能產生不夠真實的結果，而Concrete.ai的大模型則能發現以前從未生產過的、可靠的新配方，且不會違反物理或化學定律。公司的首席技術官Bauchy認為，Concrete.ai將成為渴望降低成本和碳足跡的混凝土生產商與無法在實際場景中大規模展示新材料性能的創新者之間的橋梁。

循環效益

或許頗具諷刺意味的是，最需要Converge、Concrete.ai等公司及其日益增多的同行們去展示AI效率的行業，正是AI行業本身。谷歌、Meta、微軟和亞馬遜等科技巨頭新建數據中心用于訓練、部署和提供AI應用與服務，這會直接導致溫室氣體的排放量激增。而這些排放的最大來源之一，正是建造這些超大規模數據中心所使用的混凝土。這正是Meta近期與混凝土制造商Amrize合作開發AI模型優化混凝土配比的原因。在美國明尼蘇達州占地66500 m2的新數據中心項目中，結合了Meta的AI模型與Amrize的材料工程專長，他們合作生產出了高強度、低碳、良好固化速度和表面質量的混凝土，預計這種定制配方可將總碳足跡減少35%。因此，混凝土與AI之間存在有趣的協同效應，AI能夠助力設計低碳混凝土，而低碳混凝土則可用于建造支撐AI運行的可持續數據中心。隨著其他科技巨頭也加入到利用AI降低混凝土碳足跡的行動中來，未來AI技術的研究中心很可能也是驗證AI驅動綠色混凝土解決方案的試驗場。

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